INP 0.462 0.448
Nguồn: Kết quả khảo sát
Qua bảng kết quả giá trị hệ số tổng thể R square, chúng ta có thể quan sát được rằng INP có chỉ số xấp xỉ trung bình là 0.462, nghĩa là mức độ giải thích của các biến chạy từ UB đến VIS là tiệm cận trung bình. Điều này được lí giải là trong q trình thực hiện nghiên cứu, có một vài biến độc lập tồn tại với mức độ ảnh hưởng thấp hơn so với số cịn lại. Cụ thể như phân tích ở đề mục 4.2.1.1 với bảng 12, chúng tôi phải loại bỏ một biến quan sát tên TB1 thuộc biến độc lập TB vì khơng thỏa các điều kiện yêu cầu. Do vậy chúng tơi nghĩ rằng nó chính là nhân tố kéo hệ số R square của biến phụ thuộc INP xuống mức trung bình.
4.3.2 Hệ số đường dẫn (Path coefficient)
Do SMART PLS khơng có giả định phân phối chuẩn cho dữ liệu nên việc đánh giá tầm quan trọng của hệ số đường dẫn (path coefficient) nên nhóm nghiên cứu chúng tôi đã sử dụng bootstrapping để kiểm tra. Bootstrapping được hiểu đơn giản với khái niệm là “lấy mẫu lại”. Kỹ thuật thống kê này chính là một thủ tục lặp đi lặp lại nhiều lần dựa trên sự tính tốn của máy tính. Bootstrapping gợi ý cho chúng ta về một phương pháp khác với
41
khoảng tin cậy để ước tính một tham số của tổng thể. Quy trình này được thực hiện nhằm mục đích tính tốn sai số chuẩn của hệ số ước tính sau đó là kiểm tra ý nghĩa thống kê. Ý nghĩa đường dẫn của mơ hình nghiên cứu được xác định bởi T-statistics (một chỉ số được tạo ra trong quá trình bootstrap). Bài nghiên cứu này áp dụng 285 điểm dữ liệu trên 1000 mẫu từ dữ liệu ban đầu để tính giá trị T-value, từ đó có thể kiểm tra mức độ quan trọng của cấu trúc đường dẫn. Đương nhiên mọi chỉ số kết quả được cung cấp bởi bất kỳ phương pháp nào đều có mức giá trị tối thiểu để chấp nhận hoặc loại bỏ biến đó và P-value không ngoại lệ. Để P-value hợp lệ khi đánh giá giá trị của mơ hình nghiên cứu thì chính bản thân chỉ số này phải bé hơn 0.05 và bắt đầu từ giá trị này ta mới xem xét đến các giá trị T-statistics, các trị số thuộc T-statistics này càng lớn thì sự tác động càng nhiều.